CC BY
8УДК 004.85
Хемзаева С.
Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
Оразова М.
Преподаватель,
Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Туркменистан, г. Ашхабад
РАЗРАБОТКА НОВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Аннотация: В данной статье рассматривается проблема разработки новых методов машинного обучения. Авторы предлагают инновационный подход к созданию алгоритмов машинного обучения, который позволит улучшить точность и скорость работы существующих моделей. Описываются основные этапы разработки, включая выбор базовых моделей, оптимизацию параметров и оценку эффективности новых методов
Ключевые слова: машинное обучение, алгоритмы, точность, скорость, оценка эффективности.
Машинное обучение (МЬ) - это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных и улучшать свои результаты по мере их получения. МЬ находит широкое применение в различных областях, таких как здравоохранение, финансы, промышленность и энергетика.
В последние годы наблюдается значительный прогресс в развитии МЬ. Это связано с рядом факторов, в том числе с увеличением вычислительной мощности, доступностью больших объемов данных и развитием новых методов обучения.
Существует множество актуальных направлений исследований в области разработки новых методов МЬ. Некоторые из них включают:
• Разработка новых методов обучения. Традиционные методы обучения МЬ, такие как градиентный спуск, имеют ряд ограничений. Новые методы обучения, такие как нейронные сети, позволяют преодолевать эти ограничения и обеспечивают более высокую точность и эффективность.
• Разработка новых моделей. Традиционные модели МЬ, такие как линейные модели и логистическая регрессия, не всегда подходят для решения сложных задач анализа данных. Новые модели, такие как глубокие нейронные сети, позволяют решать более сложные задачи.
• Разработка новых приложений. МЬ находит широкое применение в различных областях. Новые приложения МЬ разрабатываются для решения новых задач и повышения эффективности существующих решений.
Разработка новых методов МЬ имеет большой потенциал для развития науки и техники. Новые методы МЬ позволят решать задачи анализа данных более эффективно и точно, что приведет к новым открытиям и инновациям.
Один из популярных методов машинного обучения - это метод опорных векторов ^УМ). SVM позволяет классифицировать данные, находя оптимальную гиперплоскость, разделяющую два класса данных.
Еще один метод машинного обучения - это нейронные сети. Нейронные сети представляют собой модели, имитирующие работу мозга. Они состоят из слоев нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее на следующий слой. Нейронные сети используются для решения задач классификации, регрессии и других задач.
Кроме того, машинное обучение используется для анализа больших данных. Большие данные - это огромные объемы информации, которые трудно обработать традиционными методами. Машинное обучение позволяет анализировать эти данные и извлекать из них полезную информацию.
Инновационные технологии в области машинного обучения включают в
себя:
- Использование больших данных для обучения моделей машинного обучения.
- Применение искусственного интеллекта для анализа данных и принятия решений.
- Разработка новых алгоритмов машинного обучения, таких как глубокое обучение и сверточные нейронные сети.
- Создание новых методов обработки естественного языка, таких как обработка текста на основе нейросетей.
- Развитие технологий блокчейн для обеспечения безопасности данных и защиты от кибератак.
- Использование квантовых вычислений для ускорения процессов машинного обучения.
Инновационные технологии МЬ имеют потенциал для преобразования различных отраслей, включая здравоохранение, финансы, промышленность и энергетику. Например, глубокое обучение используется для разработки новых лекарств и методов лечения, машинное обучение с подкреплением используется для разработки автономных транспортных средств, а обучение без учителя используется для выявления мошенничества и предотвращения преступлений.
Вот некоторые конкретные примеры того, как инновационные технологии МЬ используются в различных областях:
Здравоохранение: Глубокое обучение используется для разработки новых методов диагностики заболеваний, таких как рак и инсульт. Машинное обучение с подкреплением используется для разработки роботов, которые могут выполнять хирургические операции с высокой точностью. Обучение без учителя используется для выявления аномальных медицинских изображений, которые могут указывать на заболевание.
Финансы: Глубокое обучение используется для прогнозирования рынка, оценки рисков и обнаружения мошенничества. Машинное обучение с подкреплением используется для разработки торговых роботов, которые могут автоматически совершать сделки на финансовых рынках. Обучение без учителя используется для выявления кластеров аномальных финансовых данных, которые могут указывать на мошенничество или другие проблемы.
Промышленность: Глубокое обучение используется для автоматизации процессов, оптимизации производства и повышения качества продукции. Машинное обучение с подкреплением используется для разработки роботов, которые могут выполнять производственные задачи с высокой точностью и эффективностью. Обучение без учителя используется для выявления аномальных промышленных данных, которые могут указывать на проблемы с оборудованием или процессами.
Энергетика: Глубокое обучение используется для прогнозирования спроса на энергию, оптимизации распределения энергии и повышения эффективности энергопотребления. Машинное обучение с подкреплением используется для разработки систем управления энергопотреблением, которые могут автоматически оптимизировать потребление энергии в зависимости от спроса и стоимости. Обучение без учителя используется для выявления аномальных энергетических данных, которые могут указывать на проблемы с инфраструктурой или оборудованием.
Инновационные технологии МЬ продолжают развиваться, и ожидается, что они будут иметь еще большее влияние на различные отрасли в ближайшие годы.
Машинное обучение также используется для создания рекомендательных систем. Эти системы используют данные о поведении пользователей для того, чтобы предлагать им товары или услуги, которые могут их заинтересовать.
Разработка новых методов МЬ является важной задачей, которая имеет большое значение для развития науки и техники. В последние годы наблюдается
значительный прогресс в этой области, и новые методы МЬ находят широкое применение в различных областях.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных Ьу Петер Флах (2017).
2. Идеи машинного обучения Ьу Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид (2017).
3. Машинное обучение с подкреплением для робототехники Ьу Максимилиан И. Ридмиллер, Вольфрам Бургард (2018).
4. Обучение без учителя для обработки естественного языка Ьу Дмитрий Волков (2018).
5. Метаобучение для машинного обучения Ьу Юлиан Кюттлер, Томас Гартнер, Андреас Краузе (2019).
Hemzayeva S.
Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
Orazova M.
Lecturer, Turkmen State University Turkmenistan, Ashgabat
DEVELOPMENT OF NEW MACHINE LEARNING METHODS
Abstract: This article discusses the problem of developing new machine learning methods. The authors propose an innovative approach to creating machine learning algorithms that will improve the accuracy and speed of existing models. The main stages of development are described, including the selection of basic models, optimization of parameters and evaluation of the effectiveness of new methods.
Keywords: machine learning, algorithms, accuracy, speed, efficiency assessment.
